Sesión Estadística y sus Aplicaciones

Diciembre 14, 15:50 ~ 16:10

Métodos de Regresión Lineal Simbólica aplicados a comportamiento de costos

Carrizo, Jorgelina

En el contexto de datos clásicos a cada individuo está asociado un valor real único o una categor\'{\i}a única (microdatos). Sin embargo en muchos estudios el interés recae sobre conjuntos de registros, agregados de acuerdo a caracter\'{\i}sticas de individuos, o clases de individuos, designados como macrodatos. Una solución clásica para estudiar este tipo de situaciones es asociar a cada individuo o clase una medida de tendencia central, tal como la media o la moda del conjunto de registros, lo que lleva a una pérdida de la variabilidad inherente a los datos. Para este tipo de situaciones el\emph{ Análisis de Datos Simbólicos} propone que a cada unidad se le asocie una distribución o intervalo de valores, que contemplen los registros individuales, considerando as\'{\i} nuevos tipos de variables, denominadas \emph{variables simbólicas}. Un tipo de variable simbólica es la variable de intervalo o intervalar, en la que a cada unidad le corresponde un intervalo de valores y se asume que lo valores dentro de cada intervalo se distribuyen uniformemente. Bajo esta suposición se han desarrollado adaptaciones de métodos de la estad\'{\i}stica clásica a este nuevo tipo de variable. En este trabajo, en particular, se presentan adaptaciones del modelo de regresión lineal clásica para variables de intervalo; es decir modelos de regresión donde tanto las variables explicativas como la respuesta son simbólicas de intervalo. En general esta metodolog\'{\i}a forma parte de lo que se denomina \emph{Regresión simbólica de datos}. Los métodos presentados se ejemplifican con un modelo de comportamiento de costos. }

Autores: Mallea, Lilian / Carrizo, Jorgelina .